英伟达算法岗面试,问的贼专业。。。

2024-06-13 11:36
文章标签 算法 面试 专业 伟达

本文主要是介绍英伟达算法岗面试,问的贼专业。。。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。

针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

合集:

《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布!
持续火爆!《AIGC 面试宝典》已圈粉无数!


这两天求职群分享了很多大厂的算法岗面试真题(暑期实习基本结束了,校招即将开启)。

这里特别整理了部分英伟达的最新面试题,希望对你有所帮助。

1. 介绍MoE和变体

2. 介绍LoRA和变体

3. LoRA 参数更新机制

4. MLM和MIM的关系和区别?

5. Stable Diffusion的技术原理

6. 解決LLM Hallucination的方法

7. Occupancy预测的出发点是什么?

8. 2D图像预训练怎么迁移到3D点云任务

9. 把Transformer模型训深的问题有哪些?怎么解决

10. 现在车道线检测的主流的loss是什么?你有哪些想法?

11. 为什么GAN中经常遇到mode collapse,而Diffusion比较少?

我还特别整理15道Transformer高频面试题求职群里有数百道Transformer题目,还有答案

  1. 介绍Transformer和ViT

  2. 介绍Transformer的QKV

  3. 介绍Layer Normalization

  4. Transformer训练和部署技巧

  5. 介绍Transformer的位置编码

  6. 介绍自注意力机制和数学公式

  7. 介绍Transformer的Encoder模块

  8. 介绍Transformer的Decoder模块

  9. Transformer和Mamba(SSM)的区别

  10. Transformer中的残差结构以及意义

  11. 为什么Transformer适合多模态任务?

  12. Transformer的并行化体现在哪个地方?

  13. 为什么Transformer一般使用LayerNorm?

  14. Transformer为什么使用多头注意力机制?

  15. Transformer训练的Dropout是如何设定的?

精选

  • 轻松构建聊天机器人,大模型 RAG 有了更强大的AI检索器
  • 一文搞懂大模型训练加速框架 DeepSpeed 的使用方法!
  • 保姆级学习指南:《Pytorch 实战宝典》来了
  • MoE 大模型的前世今生
  • 从零解读 SAM(Segment Anything Model)
  • AI 绘画爆火背后:扩散模型原理及实现
  • 从零开始构建和训练生成对抗网络(GAN)模型
  • CLIP/LLaVA/LLaVA1.5/VILA 模型全面梳理!
  • 从零开始创建一个小规模的稳定扩散模型!
  • Stable Diffusion 模型:LDM、SD 1.0, 1.5, 2.0、SDXL、SDXL-Turbo 等
  • 文生图模型:AE、VAE、VQ-VAE、VQ-GAN、DALL-E 等 8 模型
  • 一文搞懂 BERT(基于Transformer的双向编码器)
  • 一文搞懂 GPT(Generative Pre-trained Transformer)
  • 一文搞懂 ViT(Vision Transformer)
  • 一文搞懂 Transformer
  • 一文搞懂 Attention(注意力)机制
  • 一文搞懂 Self-Attention 和 Multi-Head Attention
  • 一文搞懂 Embedding(嵌入)
  • 一文搞懂 Encoder-Decoder(编码器-解码器)

这篇关于英伟达算法岗面试,问的贼专业。。。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1057187

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

字节面试 | 如何测试RocketMQ、RocketMQ?

字节面试:RocketMQ是怎么测试的呢? 答: 首先保证消息的消费正确、设计逆向用例,在验证消息内容为空等情况时的消费正确性; 推送大批量MQ,通过Admin控制台查看MQ消费的情况,是否出现消费假死、TPS是否正常等等问题。(上述都是临场发挥,但是RocketMQ真正的测试点,还真的需要探讨) 01 先了解RocketMQ 作为测试也是要简单了解RocketMQ。简单来说,就是一个分

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

dp算法练习题【8】

不同二叉搜索树 96. 不同的二叉搜索树 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 示例 1: 输入:n = 3输出:5 示例 2: 输入:n = 1输出:1 class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int

Codeforces Round #240 (Div. 2) E分治算法探究1

Codeforces Round #240 (Div. 2) E  http://codeforces.com/contest/415/problem/E 2^n个数,每次操作将其分成2^q份,对于每一份内部的数进行翻转(逆序),每次操作完后输出操作后新序列的逆序对数。 图一:  划分子问题。 图二: 分而治之,=>  合并 。 图三: 回溯: